计算机视觉通过算法和模型模仿人类的视觉感知，使机器能够解释和分析图像或视频等视觉数据。 它的核心包括三个关键阶段：图像采集、处理和决策。 首先，传感器（如摄像头）捕获视觉输入，将其转换为数字数据——通常是表示颜色或强度的像素值网格。 接下来，算法预处理这些数据以提高质量（例如，降噪或对比度调整）并提取有意义的特征，例如边缘、纹理或形状。 最后，诸如卷积神经网络 (CNN) 之类的机器学习模型对这些特征进行分类或解释，以执行诸如对象检测或场景理解之类的任务。
一个核心组成部分是特征提取，算法在其中识别区分对象或场景的模式。 例如，边缘检测滤波器（如 Sobel 或 Canny）突出显示突变的强度变化以勾勒形状，而 CNN 自动通过层学习分层特征。 在 CNN 中，早期层检测边缘或斑点，中间层将它们组合成部分（如汽车的轮子），更深层识别整个对象。 训练这些模型需要大型标记数据集——如 ImageNet，其中包含数百万个标记有对象类别的图像。 在训练期间，模型调整其参数以最小化误差，从而学习将特定像素模式与标签相关联。 例如，在面部图像上训练的模型可能会学习将眼睛和嘴巴的位置映射到个体身份。
实际应用和挑战差异很大。 在自动驾驶车辆中，计算机视觉处理实时摄像头馈送以检测行人、车道标记和交通标志。 医学成像使用它通过突出显示像素强度中的异常来识别 X 射线中的肿瘤。 然而，挑战依然存在：不同的光照条件、遮挡或模糊的形状可能会使模型感到困惑。 开发人员通常通过扩充训练数据（例如，旋转图像或改变亮度）或使用诸如迁移学习之类的技术来解决这些问题，其中预训练的模型针对特定任务进行微调。 用于图像处理的 OpenCV 和用于构建 CNN 的 TensorFlow 或 PyTorch 等框架简化了实现，使开发人员可以专注于优化模型，以在实际场景中实现准确性和效率。